دنیای یادگیری ماشین (Machine Learning) به طور فزاینده‌ای در حال پیشرفت است و ابزارهای گوناگونی برای تسهیل این فرآیند معرفی شده‌اند. یکی از این ابزارهای قدرتمند، BigQuery ML گوگل است که به شما امکان می‌دهد مدل‌های یادگیری ماشین را مستقیماً در محیط BigQuery و با استفاده از SQL ایجاد و اجرا کنید. دوره آموزشی Google BigQuery ML Machine Learning in SQL (without Python) 2022-8، که بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود، به شما این امکان را می‌دهد تا بدون نیاز به دانش پایتون، وارد دنیای یادگیری ماشین شوید و از قدرت BigQuery بهره‌مند گردید.

BigQuery ML یک سرویس مبتنی بر ابر است که به شما امکان می‌دهد مدل‌های یادگیری ماشین را مستقیماً در BigQuery ایجاد و آموزش دهید. این بدان معناست که نیازی به انتقال داده‌ها به یک محیط جداگانه برای آموزش مدل ندارید، که این امر باعث صرفه‌جویی در زمان و منابع می‌شود. استفاده از SQL برای یادگیری ماشین، یک مزیت بزرگ است، زیرا SQL یک زبان استاندارد و پرکاربرد است که بسیاری از متخصصان داده با آن آشنا هستند.

• سادگی و سرعت: یادگیری ماشین با SQL بسیار ساده‌تر و سریع‌تر از استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی پیچیده مانند پایتون است.
• مقیاس‌پذیری: BigQuery یک پلتفرم مقیاس‌پذیر است که می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را مدیریت کند.
• ادغام یکپارچه: BigQuery ML به طور یکپارچه با سایر سرویس‌های Google Cloud ادغام شده است.

این دوره آموزشی جامع، شما را با مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین و نحوه استفاده از BigQuery ML برای ساخت و استقرار مدل‌های مختلف آشنا می‌کند. در این دوره، شما:

• مفاهیم پایه یادگیری ماشین: با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین مانند رگرسیون، دسته‌بندی، خوشه‌بندی و ارزیابی مدل آشنا خواهید شد.
• BigQuery ML: نحوه استفاده از توابع و دستورات SQL در BigQuery ML برای ایجاد، آموزش و ارزیابی مدل‌ها را یاد خواهید گرفت.
• انواع مدل‌ها: با انواع مختلف مدل‌های یادگیری ماشین قابل پیاده‌سازی در BigQuery ML مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی و K-Means آشنا می‌شوید.
• پیش‌پردازش داده‌ها: نحوه پیش‌پردازش داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل‌ها را خواهید آموخت. این شامل پاکسازی داده‌ها، تبدیل داده‌ها و انتخاب ویژگی‌های مهم است.
• ارزیابی مدل‌ها: روش‌های مختلف ارزیابی عملکرد مدل‌ها را یاد می‌گیرید و نحوه انتخاب بهترین مدل برای یک مسئله خاص را خواهید آموخت.
• استقرار مدل‌ها: نحوه استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در BigQuery و استفاده از آنها برای پیش‌بینی را فرا خواهید گرفت.
• مثال‌های عملی: با مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی، نحوه استفاده از BigQuery ML در سناریوهای مختلف را تجربه خواهید کرد.

برای مثال، شما یاد خواهید گرفت چگونه با استفاده از BigQuery ML، یک مدل رگرسیون خطی برای پیش‌بینی فروش بر اساس داده‌های تاریخی ایجاد کنید، یا یک مدل دسته‌بندی برای شناسایی مشتریان بالقوه بر اساس ویژگی‌های جمعیت‌شناختی آن‌ها بسازید.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن دانش پایه‌ای از مفاهیم زیر توصیه می‌شود:

• SQL: آشنایی با دستورات SQL برای پرس‌وجو و دستکاری داده‌ها ضروری است.
• مفاهیم پایگاه داده: درک مفاهیم اساسی پایگاه داده مانند جداول، ستون‌ها و روابط بین جداول مفید خواهد بود.
• آمار: آشنایی ابتدایی با مفاهیم آماری مانند میانگین، انحراف معیار و توزیع‌ها می‌تواند در درک بهتر مفاهیم یادگیری ماشین کمک کند.

اگرچه دانش پایتون الزامی نیست، اما داشتن آشنایی کلی با برنامه‌نویسی می‌تواند مفید باشد.

این دوره آموزشی بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه شده و شامل بخش‌های زیر است:

• بخش اول: مقدمه‌ای بر BigQuery ML: در این بخش، با مفاهیم اساسی BigQuery ML، مزایا و کاربردهای آن آشنا می‌شوید.
• بخش دوم: پیش‌پردازش داده‌ها در BigQuery ML: نحوه پاکسازی، تبدیل و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌ها را یاد می‌گیرید.
• بخش سوم: رگرسیون خطی در BigQuery ML: با نحوه ایجاد و آموزش مدل‌های رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته آشنا می‌شوید.
• بخش چهارم: رگرسیون لجستیک در BigQuery ML: نحوه ایجاد و آموزش مدل‌های رگرسیون لجستیک برای دسته‌بندی داده‌ها را فرا می‌گیرید.
• بخش پنجم: درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی در BigQuery ML: با نحوه استفاده از درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی برای حل مسائل دسته‌بندی و رگرسیون آشنا می‌شوید.
• بخش ششم: خوشه‌بندی K-Means در BigQuery ML: نحوه استفاده از الگوریتم K-Means برای گروه‌بندی داده‌ها را یاد می‌گیرید.
• بخش هفتم: ارزیابی مدل‌ها در BigQuery ML: روش‌های مختلف ارزیابی عملکرد مدل‌ها و انتخاب بهترین مدل را فرا می‌گیرید.
• بخش هشتم: استقرار مدل‌ها در BigQuery ML: نحوه استقرار مدل‌های یادگیری ماشین و استفاده از آن‌ها برای پیش‌بینی را می‌آموزید.
• بخش نهم: پروژه‌های عملی: در این بخش، با پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی، نحوه استفاده از BigQuery ML در سناریوهای مختلف را تجربه می‌کنید.

تهیه این دوره آموزشی مزایای متعددی دارد:

• یادگیری عملی: این دوره بر یادگیری عملی و پروژه‌محور تاکید دارد و به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای استفاده از BigQuery ML در پروژه‌های واقعی را کسب کنید.
• صرفه‌جویی در زمان و هزینه: با استفاده از BigQuery ML، می‌توانید فرآیند توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را تسریع بخشید و هزینه‌های مربوطه را کاهش دهید.
• دسترسی آسان: ارائه دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی، دسترسی آسان و آفلاین به محتوای آموزشی را فراهم می‌کند.
• بدون نیاز به دانش پایتون: اگر با پایتون آشنایی ندارید، این دوره یک فرصت عالی برای ورود به دنیای یادگیری ماشین با استفاده از SQL است.
• آموزش جامع و کاربردی: این دوره تمامی جنبه‌های BigQuery ML را پوشش می‌دهد و به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص در این زمینه تبدیل شوید.

دوره آموزشی Google BigQuery ML Machine Learning in SQL (without Python) 2022-8، یک منبع ارزشمند برای کسانی است که می‌خواهند بدون نیاز به دانش پایتون، از قدرت یادگیری ماشین در BigQuery بهره‌مند شوند. با تهیه این دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی، شما گامی مهم در جهت ارتقای مهارت‌های خود و پیشرفت در زمینه علم داده برمی‌دارید. این دوره نه تنها دانش نظری شما را افزایش می‌دهد، بلکه با ارائه مثال‌های عملی، شما را برای حل مسائل واقعی در دنیای کسب‌وکار آماده می‌کند.